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及时行乐|语音机器人是如何帮助金融机构获取AI“超能力”的？( 三 )


在疫情期间 ， 机器人和客户聊天过程中做的画像标签 ， 我们会观察它的历史趋势 。
看画像标签的趋势 ， 能够实时地反映出大规模用户的情况 。 疫情期间无收入 ， 用户电话里面说最近钱还不上 ， 可能是因为现在没有收入来源 ， 可能被隔离 ， 可能村被封了出不去 。 实际上 ， 疫情爆后在1月15号的时候 ， 在电话中有相当大的一部分比例开始说受疫情影响 ， 大概到1月底2月初的时间达到一个高峰 。 到了三四月份的时候 ， 快速下来了 。 在6月初的时候 ， 又有一个小反弹 ， 这可能跟新发地疫情有关系 。
通过人工去做这个事 ， 是不现实的 。 但是 ， 我们后台有大量的用户标签 ， 每天机器人都在画像 ， 每个标签背后代表业务上面的含义 ， 有些偏宏观 ， 有些偏微观 。 疫情导致失去收入 ， 更多偏宏观 ， 代表这波用户群体受疫情的影响 。
也大概是在2月份 ， 大量的用户在对话过程中想要跟客服去协商（实际上是在跟机器人协商） 。 三四月份的时候 ， 电话里边说现在做生意失败或者经营困难 ， 比例不是特别高 。 但从5月份开始 ， 明显有一个上升 ， 主要是小微客户 。 在疫情初期 ， 虽然不经营 ， 客群很少 ， 但过去有一些资金流 。 随着疫情对市场的冲击 ， 很多小微支撑不下去 ， 因此银行在这个过程中也给客户做了延期、展期 。 在接下来下半年 ， 尤其到明年一整年 ， 疫情会产生持续的影响 。
从这上百万通电话里边 ， 去挖掘这些标签 ， 每个标签都会做各种各样的监控 。 我们可以通过这些标签 ， 去解读、做判断、研究市场、研究政策 ， 包括用户群体的一些变化趋势 ， 方便做一些决策 ， 这是机器人的画像能力 。
这只是在金融场景 。 可以在其他场景根据业务的需要 ， 做画像标签 。 机器人在和人对话过程中 ， 它能够实时理解用户表达的意图 。
及时行乐|语音机器人是如何帮助金融机构获取AI“超能力”的？虽然机器人这两年发展非常快 ， 但是机器人的作业能力、水平 ， 包括聪明度离人工还有非常大的差距 。 尤其是在决策能力方面 ， 离人工差别非常大 ， 机器人还处在学习、理解的过程中 。
这种情况下 ， 既然机器人在短期甚至很长一段时间内取代不了人工 ， 机器人也不能站到人工的对立面 ， 一定要和人做结合——人机结合 ， 帮助人工把作业的效率、效果最大化的提升 。
四、机器人怎么和人工配合？
在机器人之前 ， 是有人工客服团队的 ， 很多银行都有客服中心 。 没有用机器人之前 ， 可能有上千人或者几千人的人工客服团队在打电话 。 现在机器人要发挥作用 ， 就面临一个问题 ， 那用机器人打还是用人工打？
人工的效果肯定是好的 ， 但机器人的效率肯定是最高的 。 这个过程中 ， 不可能把人全部解雇掉 ， 全用机器人 ， 那效果会打折扣 。 但也不能全用人工 ， 人工成本太高了 。 在这个过程中 ， 通过一些策略 ， 不同场景用不同的策略 ， 让机器人最大化地帮助人 ， 提升效率、效果 。
基于用户需求的人机结合电销方案 ， 在获客场景里面 ， 会把所有要营销的客户 ， 通过机器学习的形式 ， 先去预测人的需求 ， 背后是各种各样的互联网行为的大数据 ， 去预测这个用户现在有没有信贷需求 。 判断他的信贷需求概率非常大 ， 这部分客户转化率相对比较高 ， 就交给人工 。 还有一部分客户 ， 借贷的概率没有那么高 ， 就交给机器人 。
这里有一个人工电销的盈亏平衡线 ， 因为养一个人工客服团队需要成本 。 比如 ， 这一个团队要花1亿的人工成本 ， 就要去测算 ， 打什么样的客群能在盈亏平衡线上面 ， 平衡线以上人工可以打 ， 平衡线以下 ， 如果用人工打的话 ， 一定是亏的 。
因为付了一个人的工资 ， 可能一个月带来10个客户 ， 这些客户跟他做两年生意 ， 都赚不到那么多钱 ， 那么这个生意肯定是亏的 。 所以 ， 根据用户群的静态响应概率 ， 就能确定盈亏平衡线 。


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